改进DeeplabV3+模型的河流水体提取

为了探究深度学习DeeplabV3+模型在河流水体提取的潜力,分别构建了ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152、Xception共4种不同骨架网络的DeeplabV3+模型,开展河流水体提取研究。通过河流水体提取结果对比分析,确定了最优骨架网络模型为ResNet-50,在此基础上提出了改进的DeeplabV3+模型,并与最邻近分类法、随机森林分类法、支持向量机分类法、原始DeeplabV3+模型法等分类方法的分类结果进行比较。结果表明：改进的DeeplabV3+网络模型能有效提取河流水体目标,增强小面积河流水体识别能力,减少河流水体漏分现象,提高河流水体提取效果。改进后的DeeplabV3+网络模型在高分辨率遥感影像河流水体提取方面具有可行性,为后续该领域的进一步研究应用提供了参考。     

采用高斯归一化水体指数实现遥感影像河流的精确提取

河流精确提取在水资源调查、利用、变化检测及大型水利设施建设评估等方面具有非常重要的意义.通常的河流信息提取方法受影像中云、冰雪、山体阴影、大型湖泊等的干扰较大,大范围的适用性有限.以Landsat卫星遥感数据为数据源,在归一化差异水指数(NDWI)计算的基础上,首次提出采用高斯归一化水体指数(GNDWI)提取河流水体的模型,使得指数能够更大程度上保证河流提取的连续性,并通过DEM的辅助实现了其他干扰信息的去除.通过对伊犁河试验区河流信息提取的实验结果表明,该方法除了能够实现对复杂多样的河流水体信息进行自动提取外,还可有效去除阴影等信息的混淆,并能够达到较高的河流提取精度.     

基于改进混合像元方法的MODIS影像水体提取研究

基于MODIS的反射率数据,利用改进的线性混合像元分解方法提取水体,并结合MODIS温度产品和SRTM的DEM数据校正阴影对提取结果的影响。通过和利用ETM+影像的水体提取结果对比分析得出:该方法结果较好的体现出河流和湖泊的细节特点,同时在很大程度上消除了阴影影响,面积提取结果具有较高的精度。     

宁波市推进河网水资源智能化调度的思路与探索

为改善宁波市河网水环境,基于现有的工程措施,从智能化非工程措施角度,探究平原河网水资源智能化调度的可行方案。根据宁波市中心城区平原河网基本特点及闸泵工程分布情况,分析宁波市近些年在水资源智能化管理调度方面的建设情况及存在问题,以满足河流生态需水量为前提,从监测、模拟、调度方案的形成及调度执行4个层面,提出推进河网水资源智能化调度的思路及实现途径,并对每一个层面的实际可行性进行分析。通过建立宁波市中心城区河网水质水量联合调度模型,结合重要水功能区与河湖断面的水质实时监测数据,对河道水体进行纳污容量分析,并使用水质模型结合调度方案模拟水污染演化进程、影响范围、持续时间,为河流水量调配提供决策支持,为类似区域的水质改善提供借鉴。     

基于指数构建的高分辨率城市水体提取新方法

针对高分辨率遥感影像水体指数适用性差异的问题,提出了一种水体指数CEWI和一种阴影指数MSRM,并综合2种指数构建了自动化城市水体提取模型NMEM。以国产资源三号卫星遥感数据为信息源,在对比分析各地类要素光谱信息的情况下,采用面向对象分割和特异性指数构建的方法,以北京、武汉、广州3市部分区域作为实验对象进行水体提取实验。通过与常用水体指数NDWI、高分辨率水体指数HRWI阈值提取以及依据光谱特性、几何特性等的随机树监督分类方法进行比较,实验结果表明,在各研究区内NMEM模型的水体提取效果最佳,用户精度均在91%以上,制图精度均在93%以上,Kappa系数均在0.98以上。该方法在准确提取水体的同时有效排除了大量黑暗阴影的干扰,基本消除了椒盐噪声。     

基于ASTER数据的混合像元分解技术在水质监测与评价中的应用

以ASTER数据为数据源对湖北省钟祥市胡集虎山尾矿库水质状况进行了监测与评价。文中运用FLAASH模型对ASTER数据进行了大气辐射纠正,并对数据进行了几何纠正。因ASTER数据空间分辨不能很好地满足水质监测的精度要求,故而文中使用波谱沙漏分析对ASTER数据进行混合像元分解,提取到研究区的水体信息,同时在获得基于ASTER数据的纯净像元指数基础上,利用反距离权重算法对野外采样点处混合像元的光谱反射率值进行计算。通过对比试验结果,利用数学统计方法建立了实测污染物数据与水体反射率比值间显著相关的反演模型,并对模型进行显著性检验,最后利用建立的模型对水体反射率进行运算处理,得到研究区水体相应污染物浓度分布,完成了对研究区水体的水质状况的监测与评价。     

基于GF-2影像的沈阳市黑臭水体遥感分级识别

城市黑臭水体遥感分级识别对于黑臭水体的监管及治理具有重要作用。针对目前黑臭水体遥感识别算法无法对河流黑臭程度分级这一问题,在沈阳市建成区内开展野外实验,对比分析一般水体、轻度黑臭水体和重度黑臭水体的反射率光谱差异,利用绿波段反射率的基线差值与红波段反射率之比,提出了一种城市黑臭水体遥感分级指数BOCI(Black and Odorous water Classification Index)模型。首先采用实测光谱数据对BOCI模型检验,并将其与改进后归一化比值模型进行对比,结果表明,BOCI模型具有更高的黑臭水体识别精度,且可以将重度黑臭水体与轻度黑臭水体区分开,解决了现有模型无法对黑臭水体污染程度分级的问题;然后将BOCI模型应用于沈阳市同步GF-2影像进一步检验,同样取得了较高的识别精度;最后将该模型应用于2015~2018年4景GF-2影像,对研究区内黑臭水体进行动态监测,结果显示,新开河、南运河和满堂河黑臭现象逐步得到改善,辉山明渠黑臭现象依然很严峻。     

基于环境小卫星的土壤线提取研究

通过对自动提取算法的分析研究,对土壤线提取流程进行改进,在引入了植被指数的基础上,剔除了大部分水体尤其是水库等深层水的影响,对土壤线自动提取流程进行了改进。通过与实际土壤线进行对比发现两者偏差较小,模型具有较高的精度和稳定性。通过将该方法应用于干旱监测模型PDI中,结果显示在不影响精度的前提下,该方法提高了模型的运算效率。     

基于DEM的干旱区河网系统模拟--以柴达木盆地流域为例

数字地形模型是模拟现代环境过程的重要工具,建立具有高精度的数字高程模型成为构建分布式现代过程模型的重要内容,其中河流网络构成了流域水文模型的重要参数。根据Shreve与Strahler提出的流域结构图,进行了基于DEM的河网系统自动提取的应用研究。以柴达木盆地为例,分析1：250000与1：1000000比例尺地形图数据所建立的数字高程模型。相比较而言,在构建TIN模型中,样条插值方法在等高线内插分析中具有更好的效果;水流方向矩阵计算中格网的大小对结果有很大的影响,在地形复杂的地区表现更为明显,主要表现为随格网变大而河网系统更密集;提取河流网络的计算阈值取全流域累积矩阵的平均值,可以得到最好的图形效果。     

光谱模型结合面向对象法的山区水体提取北大核心CSCD

山区因地势起伏大、水体分布零散导致遥感提取水体信息精度不高。另外,对于高分二号(GF-2)影像,受限于只有4个波段,无法构建已有水体提取精度较高的指数。鉴于此,以泰山为研究区,采用GF-2影像,提出差异水体光谱模型结合面向对象法的水体信息提取方法,并与阴影水体指数决策树、改进的阴影水体指数决策树以及支持向量机3种方法进行对比。结果表明,该方法能够有效去除山体阴影的影响,较好地保持了水体信息,对细微水体也有良好的提取能力,在实验和验证影像中总体精度分别达到98.02%和97.33%,Kappa值分别达到0.9533和0.9334,均高于其他3种方法。该方法在准确提取水体的同时,有效减少“椒盐现象”的发生,可为类似山区水体提取提供一定的参考。     

基于客观阈值与随机森林Gini指标的水体遥感指数对比

利用福建福州、西藏尼玛和澳大利亚弗伦奇3地代表不同水体类型的Sentinel-2A MSI和Landsat-8 OLI数据,采用客观阈值法（0阈值）和随机森林重要性评估法,比较和分析了改进型归一化差值水体指数（Modified Normalized Difference Water Index, MNDWI）、自动水体提取指数（Automated Water Extraction Index, AWEI）和水体指数2015 （Water Index 2015, WI2015） 这3种世界常用的水体指数之间的差异。从水体增强的效果来看,MNDWI增强的水体不仅具有丰富的信息还具有鲜明的对比度,AWEI和WI2015增强的水体信息的对比度相对偏弱。精度验证表明：3种指数提取的水体精度都较高,但MNDWI在3个地区的平均总精度略高于WI2015和AWEI,3者的平均总精度分别为91.83 %、91.16 %和90.07 %。在提取细小水体方面,MNDWI的能力强于其他2种指数,在阴影较为明显的高原山地区域,MNDWI提取水体的效果优于AWEI和WI2015。进一步采用随机森林的Gini指标进行的重要性评估表明,MNDWI在区分水体和非水体的分类中表现出了很强的重要性,尤其在Sentinel-2A MSI数据中表现得更为突出,而WI2015和AWEI的重要性则相对较弱。     

水污染遥感监测

不同水质的水体在遥感影像上有较明显的反映。通过分析TM影像上不同水质水体的视反射率特征,发现1-4波段的视反射率(R1、R2、R3和R4)对不同的水质比较敏感。利用R2/R1>1可以区分出较高悬浮泥沙区域,R4/R3可以作为水体有机污染的指标。以黄河三角洲地区的小清河口为例,利用不同时相的TM影像,对水污染的遥感提取进行了尝试,得到了小清河口的水污染分布。     

Prediction of river discharge and surface water quality using an integrated geographical information system approach

A methodology is developed for the prediction of river discharge and surface water quality (indexed by nitrogen loading) of a predominantly rural catchment using simple models in an integrated Geographical Information System (GIS). River discharge is predicted using the Soil Conservation Service (SCS) runoff Curve Number model, and surface water quality by the export coefficient model. Main input variable to these models is information on land-use along with ancillary information such as soils. Land-use is an important parameter that affects both discharge and water quality, and it can be derived from classification of remotely sensed images. Unlike conventional models, the models employed here do not require large amounts of data on several hydro-meteorological variables. The models are applied to a rural catchment in eastern England where major land-use changes have occurred in the recent past. Historical land-use data are derived from a variety of sources including maps, aerial photographs and remotely sensed satellite images for various dates ranging from 1931 to 1989. A GIS is a valuable means to enable large amounts of spatial data to be integrated, and to facilitate data manipulation for the specific application of the models. Results are validated using observed runoff and water quality records, and it is shown that the model predictions are of acceptable accuracy. This study demonstrated an application of a GIS to employ simple models to predict river discharge and water quality.     

基于对象关系特征的高分辨率光学卫星影像水上桥梁目标识别方法

利用卫星遥感技术对大中型桥梁进行识别定位,在民用上和军事上都具有很重要的意义。本研究提出了一套利用基元对象关系特征提取高分辨率卫星影像中水上桥梁的技术方法。首先利用多尺度分割算法对高分辨率卫星影像进行分割,利用水体指数或GLCM同质性纹理特征区分河水和陆地;其次,利用对象形状特征和相邻的关系特征提取桥梁潜在区;将河流片段和桥梁潜在区专题二值化,利用数学形态学算子实现河流水面的连续化;最后利用叠加分析的方法获得最终的桥梁目标。本方法充分利用了桥梁与河流相邻和相交的空间关系特征,利用QuickBird和IKONOS高分辨率卫星影像进行实验,证明所提出的方法可以高精度的实现大中型水上桥梁的识别定位。     

Mapping carbon and water vapor fluxes in a chaparral ecosystem using vegetation indices derived from AVIRIS

Using simple models derived from spectral reflectance, we mapped the patterns of ecosystem CO₂ and water fluxes in a semi-arid site in southern California during a period of extreme disturbance, marked by drought and fire. Employing a combination of low (∼ 2 km) and high (∼ 16 km) altitude images from the hyperspectral Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS), acquired between April 2002 and September 2003, and ground data collected from an automated tram system, several vegetation indices were calculated for Sky Oaks field station, a FLUXNET and SpecNet site located in northern San Diego County (CA, USA). Based on the relationships observed between the fluxes measured by the eddy covariance tower and the vegetation indices, net CO₂ and water vapor flux maps were derived for the region around the flux tower. Despite differences in the scale of the images (from ∼ 2 m to 16 m pixel size) as well as marked differences in environmental conditions (drought in 2002, recovery in early 2003, and fire in mid 2003), net CO₂ and water flux modeled from AVIRIS-derived reflectance indices (NDVI, PRI and WBI) effectively tracked changes in tower fluxes across both drought and fire, and readily revealed spatial variation in fluxes within this landscape. After an initial period of net carbon uptake, drought and fire caused the ecosystem to lose carbon to the atmosphere during most of the study period. Our study shows the power of integrating optical and flux data in LUE models to better understand factors driving surface-atmosphere carbon and water vapor flux cycles, one of the main goals of SpecNet.     

Research on Glacier Change Monitoring in Nianchu River Basin

This study extracted the local glacier information over the Nianchu river basin in the Tibet in 1996 and 2005 by using ice index,snow index and water index of Landsat TM\|5 multi\|spectral images,and Synthetic Aperture Radar (SAR)intensity and coherence information of ERS\|1/2 and Envisat ASAR.The optimized features were determined by their classification accuracies based on Support Vector Machine (SVM)classifier.The result showed that the composition of multi\|spectral and SAR features could effectively discriminate the water and ice from other types,with overall accuracies of 84% and 85% in 1996 and 2005,respectively.Based on the thematic information of these two years,the changes of the local glacial area and boundary were detected.The result showed that the glacial area of the Nianchu river basin was reduced by 154.7 km²,which mainly caused by the climate warming.     

植被指数在城市绿地信息提取中的比较研究

利用植被指数从TM 影像中提取植被, 从技术与经济成本方面综合考虑, 是一个比较好的手段。但在城市绿地信息提取中, 由于城市下垫面的特殊性和植被指数的繁多, 究竟哪些植被指数最适合于城市绿地, 还仍然是一个急待解决的难点问题。通过以上海中心城区为研究靶区, 利用单因子方差分析与多重比较对植被指数在城市绿地信息提取中的优劣进行比较研究, 得到如下结论: ①TM 影像经过植被指数计算处理后, 植被信息确实得到了增强, 但不同的植被指数也有所差别。如果以区分植被与非植被之间差异程度做标准, 那么植被指数提取植被由优到劣则依次是GEMI、RDVI、NDVI、GNDVI、RVI、TNDVI、DVI、EVI 和TGDVI。②植被指数基本能从TM 影像提取植被, 但把植被再细分的效果不是太好。总体来看, 除EVI 和TGDVI 以外, 植被指数能较好的区分草地与农田; 而树林与农田及草地与树林的区分则因不同的植被指数有所差异。区分草地与树林较好的是EVI, 区分草地与农田较好的是GEMI, 区分树林与农田较好的是TNDVI。③植被指数不但细分植被的效果不是太理想, 而且也不能很好的细分非植被地物。总体来说, 所有的植被指数都很难把建筑物与道路区别开, 尤其TGDVI、DVI 和EVI 更是如此。不过NDVI、GNDVI、TNDVI 和GEMI 能很好地把水体从TM 影像中提取出来, 其余的植被指数则只能区分植被与非植被, 不能再进一步的区分非植被地物。     

Segmentation-Driven Image Fusion Based on Alpha-Stable Modeling of Wavelet Coefficients

A novel region-based image fusion framework based on multiscale image segmentation and statistical feature extraction is proposed. A dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT) and a statistical region merging algorithm are used to produce a region map of the source images. The input images are partitioned into meaningful regions containing salient information via symmetric alpha-stable ( ${rm S} alpha {rm S}$) distributions. The region features are then modeled using bivariate alpha-stable (${rm B} alpha {rm S}$) distributions, and the statistical measure of similarity between corresponding regions of the source images is calculated as the Kullback–Leibler distance (KLD) between the estimated ${rm B} alpha {rm S}$ models. Finally, a segmentation-driven approach is used to fuse the images, region by region, in the complex wavelet domain. A novel decision method is introduced by considering the local statistical properties within the regions, which significantly improves the reliability of the feature selection and fusion processes. Simulation results demonstrate that the bivariate alpha-stable model outperforms the univariate alpha-stable and generalized Gaussian densities by not only capturing the heavy-tailed behavior of the subband marginal distribution, but also the strong statistical dependencies between wavelet coefficients at different scales. The experiments show that our algorithm achieves better performance in comparison with previously proposed pixel and region-level fusion approaches in both subjective and objective evaluation tests.      

基于小波分析的河道主溜线遥感检测研究

河道主溜是河势的关键要素,是防洪决策需要及时掌握的重要信息,遥感则是快速获取河道主溜的重要途径。根据对现实河道水流中主溜表象的实际观测,分析了河道横断面上主溜区域与非主溜区域表象特征,提出了基于小波多尺度峰值分析的河道主溜检测算法,并利用黄河下游河道TM遥感影像进行了主溜检测实验,以人工查勘主溜线为真值,对检测结果进行了精度评价,验证了该算法对检测河道主溜的有效性。     

多尺度下汾河流域生态环境质量评价与时序分析

选择1970s的Landsat MSS、1993年和2009年的Landsat TM遥感影像,利用归一化植被指数、归一化差异水体指数、阈值法、谱间关系法、监督分类与非监督分类相结合的方法对汾河流域信息进行提取,选择上、中、下游,行政地区和小流域3个尺度,参考环境保护总局发布的《生态环境状况评价技术规范》,选择生物丰度指数、水网密度指数、植被覆盖度、土壤退化指数与环境质量指数对汾河流域进行生态环境质量评价,并进行时序分析。结果表明：在3个不同尺度下汾河流域生态环境质量均为一般或较差;从1970s到1993年生态环境质量降低,1993年到2009年流域生态环境质量开始改善;不同尺度下的生态环境质量得分不同,但变化趋势相同。